Forecasting Bitcoin’s Tendency with ConvLSTM Architecture - Contreras González, César (edición de autor, 2025)
Este estudio propone un modelo predictivo para estimar el precio del Bitcoin en tiempo real mediante una arquitectura híbrida que integra Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Bi-LSTM, complementadas con un mecanismo de atención. El modelo, desarrollado con TensorFlow y Keras, incorpora una función de pérdida personalizada y optimización de hiperparámetros, al tiempro que ofrece una herramienta robusta para la toma de decisiones basadas en datos en el mercado de criptomonedas.